Olá, Hewerson. Como vai?
Parabéns pelo altíssimo nível de detalhamento e maturidade técnica na entrega do seu projeto! Como Controlador de Acesso, trazer esse rigor metodológico para a Ciência de Dados demonstra que você captou perfeitamente as boas práticas de engenharia de machine learning.
Sua documentação de decisões está impecável. Vamos analisar alguns dos seus pontos de destaque que agregam muito valor para quem trabalha com modelos preditivos no mundo real:
- Maturidade com o Scikit-Learn (Ponto 2): Excelente sacada ao substituir o parâmetro
squared=False pela função direta root_mean_squared_error. O scikit-learn atualizou essa convenção nas versões mais recentes, e adaptar seu código para essas mudanças evita avisos de depreciação (deprecation warnings) e garante a sustentabilidade do script em produção. - O Valor do Baseline (Pontos 1 e 3): Estabelecer o
DummyRegressor explicitamente e calcular o delta de performance é a forma correta de avaliar um projeto de IA. No mercado, um modelo complexo de RandomForest só se justifica se o ganho de precisão (o delta calculado) compensar o custo computacional superior em relação a uma média simples. - Análise Visual com Yellowbrick (Ponto 4): A escolha pela API orientada a objetos do Yellowbrick (
visualizer.fit().score().show()) é uma ótima prática de arquitetura. Ela garante o isolamento do estado do gráfico dentro da célula do Google Colab, prevenindo que plotagens de blocos anteriores interfiram na renderização atual.
Para complementar ainda mais a sua validação cruzada (Ponto 5), onde você utilizou muito bem o np.abs() para corrigir a convenção de sinais negativos do Scikit-Learn, trago uma sugestão de boa prática para a exibição dos resultados. Quando reportamos os erros MAE e RMSE de uma validação cruzada, além da média, é muito importante calcularmos o desvio padrão dos scores.
A inclusão do desvio padrão ajuda a entender a estabilidade do seu modelo ao longo dos diferentes conjuntos de dados (folds). O código para extrair e exibir essa métrica de forma limpa ficaria assim:
# Exemplo de como calcular a média e a estabilidade (desvio padrão)
scores_mae = np.abs(resultados_cv['test_neg_mean_absolute_error'])
print(f"MAE Médio: {scores_mae.mean():.2f}")
print(f"Instabilidade do Modelo (Desvio Padrão): {scores_mae.std():.2f}")
Se o desvio padrão for muito alto, significa que o seu modelo de previsão de atrasos de voos está variando muito dependendo dos dados que recebe, o que exigiria uma investigação sobre desbalanceamento ou necessidade de mais engenharia de recursos (feature engineering).
A paralelização com n_jobs=-1 (Ponto 6) fechou o pipeline com chave de ouro, otimizando o tempo no ambiente do Colab. O seu repositório serve como um excelente guia de como estruturar um projeto de Machine Learning limpo, legível e atualizado.
Espero que possa ter lhe ajudado!
